(57)【要約】【課題】  登録時の画像（標準パターン）と認証時の入力画像とを一致させて、正確な顔画像の認証を可能にする顔画像認証装置を提供すること。【解決手段】登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを入力する顔画像入力部と、前記顔画像入力部で入力された登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを登録する画像登録部と、登録された登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを対比して認証する認証部とを備える顔画像認証装置において、前記顔画像入力部は、登録用の顔画像データを、顔画像サイズがＭ×Ｎ（ｐｉｘｅｌ）からなる条件１と、顔画像が座標を有する条件２と、顔画像の中で対象性を有する部位を結ぶ連結線が水平線となる条件３からなる標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像として入力する標準パターン顔画像入力部を備え、且つ前記認証用の顔画像データを、前記標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像に実質的に一致させて入力する認証顔画像入力部を備えることを特徴とする顔画像認証装置。【選択図】        図１
2005157596.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを入力する顔画像入力部と、
前記顔画像入力部で入力された登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを登録する画像登録部と、
登録された登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを対比して認証する認証部とを備える顔画像認証装置において、
前記顔画像入力部は、登録用の顔画像データを、顔画像サイズがＭ×Ｎ（ｐｉｘｅｌ）からなる条件１と、顔画像が座標を有する条件２と、顔画像の中で対象性を有する部位を結ぶ連結線が水平線となる条件３からなる標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像として入力する標準パターン顔画像入力部を備え、且つ前記認証用の顔画像データを、前記標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像に実質的に一致させて入力する認証顔画像入力部を備えることを特徴とする顔画像認証装置。
【請求項２】
登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを入力する顔画像入力部と、
前記顔画像入力部で入力された登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを登録する画像登録部と、
登録された登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを対比して認証する認証部とを備える顔画像認証装置において、
前記顔画像入力部は、登録用の顔画像データを、顔画像サイズがＭ×Ｎ（ｐｉｘｅｌ）からなる条件１と、顔画像が座標を有する条件２と、顔画像の中で対象性を有する部位を結ぶ連結線が水平線となる条件３からなる標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像として入力する標準パターン顔画像入力部を備え、且つ前記認証用の顔画像データを、前記標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像に実質的に一致させて入力する認証顔画像入力部を備え、
前記認証部が、前記標準パターン顔画像入力部で入力された標準顔画像データと認証顔画像入力部で入力された認証用顔画像データを各々２次元の離散的コサイン変換（ＤＣＴ）するＤＣＴ変換部と、ＤＣＴ符号抽出情報提供部から提供される情報に基づき前記両画像データの特徴点を抽出する抽出部と、該抽出されたデータのＤＣＴ符号から２値１次元信号を構成する２値１次元信号構成部を有し、該二つの２値１次元信号を比較して認証することを特徴とする顔画像認証装置。
【請求項３】
前記認証顔画像入力部は、（１）撮影された顔画像の顔位置を検出する検出処理部と、（２）該検出処理部で検出された顔画像の顔位置座標と、標準パターン顔画像の位置座標とから変換パラメータを算出するパラメータ算出部と、（３）該パラメータ算出部で得られたパラメータにより回転、平行移動、拡大・縮小の少なくとも何れか一つの処理を行う前処理部とからなることを特徴とする請求項１または２記載の顔画像認証装置。
【請求項４】
前記パラメータ算出部が、前記検出処理部で検出された顔画像の座標と、標準パターン顔画像の水平座標パラメータ計算アルゴリズムによって求めた標準パターン顔画像の水平座標パラメータとの角度差値を計算する角度差値算出部を含み、
前記前処理部が、該角度差値算出部による計算結果によって標準パターン顔画像の水平座標パラメータと検出された顔画像の座標との角度差値を０°になるまで顔画像を画像の水平軸に基づいて回転させる回転処理部を含むことを特徴とする請求項３記載の顔画像認証装置。
【請求項５】
前記パラメータ算出部が、前記検出処理部で検出された顔画像の座標と、標準パターン顔画像の垂直座標パラメータ計算アルゴリズムによって求めた標準パターン顔画像の垂直座標パラメータとの座標差値を計算する座標差値算出部を含み、前記前処理部が、該座標差値算出部の計算結果によって顔画像を画像の垂直対称軸に基づいて平行（垂直）に移動させる平行移動処理部を含むことを特徴とする請求項３記載の顔画像認証装置。
【請求項６】
前記パラメータ算出部が、前記検出処理部で検出された顔画像の座標と、標準パターン顔画像の水平座標パラメータ計算アルゴリズムによって求めた標準パターン顔画像の水平座標パラメータとの座標差値を計算する座標差値算出部を含み、前記前処理部が、該座標差値算出部の計算結果によって入力した顔画像は標準パターン顔画像との倍率を求め、該倍率によって拡大・縮小する拡大・縮小処理部を含むことを特徴とする請求項３記載の顔画像認証装置。
【請求項７】
拡大・縮小処理部は、倍率＜１の場合、入力した顔画像に対して拡大処理を行い、倍率＞１の場合、入力した顔画像に対して縮小処理を行うことを特徴とする請求項６記載の顔画像認証装置。
【請求項８】
前記顔画像入力部における登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを入力する際に、濃淡ヒストグラムによる画像の平滑化処理による照明処理を行うことを特徴とする請求項１〜７の何れかに記載の顔画像認証装置。
【請求項９】
認証部が、パソコンのログインの認証を行うことを特徴とする請求項１〜８の何れかに記載の顔画像認証装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顔画像認証装置に関し、詳しくは、登録時の画像（標準パターン）と認証時の入力画像とを一致させて、正確な顔画像の認証を可能にする顔画像認証装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、セキュリティ管理は各種方面でその必要性が増大している。例えば会社などでは機密文書の無断外部持ち出しを制限するために、会社建物に入る人の確認をする必要性が増大してきている。また病院のような場所では、不審者の進入の防止や患者の確認、病院利用者の料金未払い防止などのために人の確認が必要となっている。また空港などでは、不正入国者の摘発や、テロの防止のために、パスポートの利用者が真正な所持者であるかを確認する必要性も増大してきている。
【０００３】
近年、人の確認手段として、人の顔による認証、識別が研究され、普及しつつある。
【０００４】
このような顔の識別は、データベース登録や写真貼付などの方法で予め登録した顔画像と本人の顔とを比較することによって、その人の認証がされてきた。予め登録した顔画像と本人の顔との比較は、認証したい人の顔画像を読み込んで予め登録された顔画像とをコンピュータアルゴリズムにより行う。このように当該比較はコンピュータ演算によるので、扱うデータの容量がコンピュータシステム上少なければ少ないほど演算の速度は速くなり、データベースに登録するための容量が少なくて済む。
【０００５】
しかし、従来の画像データはイメージデータであるため、その容量はとても大きいものとなり、比較判定するために時間がかかるという問題があり、また、予め登録するためのデータベースは容量の大きいものが要求されるという問題点があった。
【０００６】
この問題を解決するために、ＪＰＥＧ（静止画像世界標準符号化方式）やＧＩＦ等の従来の画像圧縮手法により画像を圧縮する方法が考えられるが、このような従来の圧縮手法を適用しても、多少の容量の減少は期待できるが、結局は画像データであることは変わらずその容量は依然大きいままである。
【０００７】
そこで、本発明者は、画像を含む任意の信号のＤＣＴ符号の性質を利用して、低容量で画像特徴の識別信号が作成できる画像特徴の識別信号作成装置及び画像特徴の識別信号作成方法を先に提案した（特許文献１）。
【０００８】
上記先提案の画像特徴の識別信号作成装置及び画像特徴の識別信号作成方法を具体化すべく、鋭意検討した結果、登録時の画像（標準パターン）と認証時の入力画像とを実質的に一致させることが正確な顔画像の認証を可能にする上で、極めて重要であることを見出し、本発明に至った。
【特許文献１】国際公開第０３／０４９０２８号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
そこで、本発明は、登録時の画像（標準パターン）と認証時の入力画像とを一致させて、正確な顔画像の認証を可能にする顔画像認証装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の課題を解決する上で、本発明者が見出した技術的課題ないし技術思想の第１は、登録時の画像（標準パターン）を作成するに際し、標準パターンの画像の特定であり、そのためのパラメータを設定した点である。具体的には、顔画像サイズがＭ×Ｎ（ｐｉｘｅｌ）からなる条件１と、顔画像が座標を有する条件２と、顔画像の中で対象性を有する部位を結ぶ連結線が水平線となる条件３を設定した。
【００１１】
次に本発明者が見出した技術的課題ないし技術思想の第２は、認証用の画像の入力をいかにするかという点である。つまり、正確な認証を実施するには、いかなる認証用の画像を入力すべきかである。
【００１２】
標準パターン顔画像を作成するに際しては、オペレータが介在し、顔画像の入力を操作するため、容易に上記の標準パターン顔画像のパラメータを満たすことが可能である。即ち、登録の際に、オペレータによって、標準パターン顔画像のパラメータを達成することができるように、登録（入力）顔画像を撮影することができる。
【００１３】
しかし、認証用の画像の入力に際しては、オペレータがいないため、チェックされる人物が自らＣＣＤカメラの前に立って、顔画像が撮影される。この場合、チェックされている人物に対して全く無拘束な状態（自然体）で撮影するため、（１）人物と認証撮影用のＣＣＤカメラとの距離は一定していない、（２）人物の高さが人によって異なる、（３）人物の顔の向きが認証撮影用のＣＣＤカメラに対する角度と異なる、などの理由によって、上記の標準パターン顔画像のパラメータを満たす顔画像の撮影は困難である。
【００１４】
このため本発明者は、登録時の画像（標準パターン）と認証時の入力画像を一致させれば、正確な顔画像の認証ができることを見出した。
【００１５】
即ち、本発明の構成は、以下の通りである。
【００１６】
（請求項１）
登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを入力する顔画像入力部と、
前記顔画像入力部で入力された登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを登録する画像登録部と、
登録された登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを対比して認証する認証部とを備える顔画像認証装置において、
前記顔画像入力部は、登録用の顔画像データを、顔画像サイズがＭ×Ｎ（ｐｉｘｅｌ）からなる条件１と、顔画像が座標を有する条件２と、顔画像の中で対象性を有する部位を結ぶ連結線が水平線となる条件３からなる標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像として入力する標準パターン顔画像入力部を備え、且つ前記認証用の顔画像データを、前記標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像に実質的に一致させて入力する認証顔画像入力部を備えることを特徴とする顔画像認証装置。
【００１７】
（請求項２）
登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを入力する顔画像入力部と、
前記顔画像入力部で入力された登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを登録する画像登録部と、
登録された登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを対比して認証する認証部とを備える顔画像認証装置において、
前記顔画像入力部は、登録用の顔画像データを、顔画像サイズがＭ×Ｎ（ｐｉｘｅｌ）からなる条件１と、顔画像が座標を有する条件２と、顔画像の中で対象性を有する部位を結ぶ連結線が水平線となる条件３からなる標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像として入力する標準パターン顔画像入力部を備え、且つ前記認証用の顔画像データを、前記標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像に実質的に一致させて入力する認証顔画像入力部を備え、
前記認証部が、前記標準パターン顔画像入力部で入力された標準顔画像データと認証顔画像入力部で入力された認証用顔画像データを各々２次元の離散的コサイン変換（ＤＣＴ）するＤＣＴ変換部と、ＤＣＴ符号抽出情報提供部から提供される情報に基づき前記両画像データの特徴点を抽出する抽出部と、該抽出されたデータのＤＣＴ符号から２値１次元信号を構成する２値１次元信号構成部を有し、該二つの２値１次元信号を比較して認証することを特徴とする顔画像認証装置。
【００１８】
（請求項３）
前記認証顔画像入力部は、（１）撮影された顔画像の顔位置を検出する検出処理部と、（２）該検出処理部で検出された顔画像の顔位置座標と、標準パターン顔画像の位置座標とから変換パラメータを算出するパラメータ算出部と、（３）該パラメータ算出部で得られたパラメータにより回転、平行移動、拡大・縮小の少なくとも何れか一つの処理を行う前処理部とからなることを特徴とする請求項１または２記載の顔画像認証装置。
【００１９】
（請求項４）
前記パラメータ算出部が、前記検出処理部で検出された顔画像の座標と、標準パターン顔画像の水平座標パラメータ計算アルゴリズムによって求めた標準パターン顔画像の水平座標パラメータとの角度差値を計算する角度差値算出部を含み、
前記前処理部が、該角度差値算出部による計算結果によって標準パターン顔画像の水平座標パラメータと検出された顔画像の座標との角度差値を０°になるまで顔画像を画像の水平軸に基づいて回転させる回転処理部を含むことを特徴とする請求項３記載の顔画像認証装置。
【００２０】
（請求項５）
前記パラメータ算出部が、前記検出処理部で検出された顔画像の座標と、標準パターン顔画像の垂直座標パラメータ計算アルゴリズムによって求めた標準パターン顔画像の垂直座標パラメータとの座標差値を計算する座標差値算出部を含み、前記前処理部が、該座標差値算出部の計算結果によって顔画像を画像の垂直対称軸に基づいて平行（垂直）に移動させる平行移動処理部を含むことを特徴とする請求項３記載の顔画像認証装置。
【００２１】
（請求項６）
前記パラメータ算出部が、前記検出処理部で検出された顔画像の座標と、標準パターン顔画像の水平座標パラメータ計算アルゴリズムによって求めた標準パターン顔画像の水平座標パラメータとの座標差値を計算する座標差値算出部を含み、前記前処理部が、該座標差値算出部の計算結果によって入力した顔画像は標準パターン顔画像との倍率を求め、該倍率によって拡大・縮小する拡大・縮小処理部を含むことを特徴とする請求項３記載の顔画像認証装置。
【００２２】
（請求項７）
拡大・縮小処理部は、倍率＜１の場合、入力した顔画像に対して拡大処理を行い、倍率＞１の場合、入力した顔画像に対して縮小処理を行うことを特徴とする請求項６記載の顔画像認証装置。
【００２３】
（請求項８）
前記顔画像入力部における登録用の顔画像データと認証用の顔画像データを入力する際に、濃淡ヒストグラムによる画像の平滑化処理による照明処理を行うことを特徴とする請求項１〜７の何れかに記載の顔画像認証装置。
【００２４】
（請求項９）
認証部が、パソコンのログインの認証を行うことを特徴とする請求項１〜８の何れかに記載の顔画像認証装置。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によると、登録時の画像（標準パターン）と認証時の入力画像とを一致させて、正確な顔画像の認証を可能にする顔画像認証装置を提供することができる。  
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
【００２７】
本態様の顔画像認証装置は、図１に示すように、標準顔画像と認証用顔画像を入力する画像入力部１と、入力画像データを登録する画像登録部２と、登録された標準顔画像データと認証用顔画像データを対比して認証する認証部３とを備える。
【００２８】
画像入力部１は、登録用の標準パターン顔画像を入力する標準パターン顔画像入力部１０と、認証用の顔画像を入力する認証顔画像入力部１１とを備える。
【００２９】
前記標準パターン顔画像入力部１０は、標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像を入力する。
【００３０】
前記標準パターン顔画像入力部１０の好ましい態様について、図２に基づいて説明する。
【００３１】
標準パターン顔画像入力部１０は、被写体を撮像する撮像手段１００と、標準パターン顔画像取り込み処理部１０１と、画像処理部１０２、画素数設定部１０３からなる。
【００３２】
撮像手段１００は例えばデジタルカメラを用いることができる。デジタルカメラは人物の顔や顔写真のような被写体を、撮像レンズを介して撮影し、ＣＣＤ（撮像素子）の撮像面上に結像し、ＣＣＤにより結像された光学像を画素単位で光量に応じた信号電荷に光電変換する。
【００３３】
光電変換された信号は画像処理部１０２に入力され、ノイズ低減処理、また利得調整処理、あるいは以下に記述する照明処理等が施され、更にＡ／Ｄ変換器によりデジタル信号に変換される。
【００３４】
本発明において、照明処理を施すことは認証率を向上させる上で好ましい。本発明者の実験結果によると、認証率を向上させるためには、登録時の照明条件と認証時の照明条件は一致、又はできるだけ変動をすくなくすることが好ましいことがわかった。しかし、ユーザが認証システムを使用する際、同レベルの照明条件を設置するのは困難である。従ってシステムの中でこの問題を解決することが必要となる。
【００３５】
本発明の好ましい態様としては、濃淡ヒストグラムによる画像の平滑化処理による照明処理を行うことが挙げられる。
【００３６】
図３に示す濃淡ヒストグラムは、階調画像（例えば階調値：０〜２５５）から階調値と画像に含まれるその階調の画素の数（頻度）との関係図である。濃淡ヒストグラムから元の画像の濃淡分布を知ることができる。ここで濃淡ヒストグラムを用いる各階調の分布をほぼ等しい値にする濃度補正法としてヒストグラム平滑化を行う。
【００３７】
具体的に図４に示すように平滑化閾値を用いて平滑化を行う。平滑化閾値の設定は、以下の式によって行える。
【００３８】
平滑化閾値＝画像の横画素数×縦画素数/表現階調数
【００３９】
平滑化処理のプロセスにおいて、ある階調値の画素数が平滑化閾値より大きい時、それらの画素を幾つかの新しい階調値に割り振る必要があるが、一般に処理が複雑になり、さらに処理時間も長くなってしまう。このため、処理後の画像の階調数を例えば１２８階調などに制限して平滑化閾値を大きくし、平滑化閾値に満たない階調を幾つか合わせて近い値にし、目標値を越える階調について分割などの処理を行わない方法も用いられる。  
【００４０】
本発明において、画像入力の手段は、デジタルカメラ１００に代えてスキャナ読み込み部１０４を用いることも出来る（図２参照）。
【００４１】
入力又は読み込まれたデータは多値化デジタルデータである。デジタルカメラ１００又はスキャナ読み込み部１０４によって得られた多値化デジタルデータは、標準パターン顔画像取り込み処理部１０１において、標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像データになるように処理される。
【００４２】
画素数設定部１０３はＭ×Ｎ画素のように画素数が設定される。Ｎは対象によって異なり、３２，６４，１２８，２５６，５１２のうちのいずれかとする。  
【００４３】
標準パターン顔画像取り込み処理部１０１において、標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像を入力するには、登録の際に、オペレータによって、標準パターン顔画像の下記条件１、２、３（パラメータ）を達成することができるように、登録（入力）顔画像を撮影する。
【００４４】
本発明において、標準パターン条件は、顔画像サイズがＭ×Ｎ（ｐｉｘｅｌ）からなる条件１と、顔画像が座標を有する条件２と、顔画像の中で対象性を有する部位を結ぶ連結線が水平線となる条件３である。
【００４５】
条件１は、画素数設定部１０３において、Ｍ×Ｎ（ｐｉｘｅｌ）画素のように画素数を設定する。
【００４６】
条件２は、顔画像が座標を有する条件であり、例えば、図７（Ａ）に示すように、ｘ−ｙ座標軸において、顔画像Ｆの例えば両瞳Ｉ，Ｉ’が所定座標位置（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）となるように設定する。
【００４７】
条件３は、顔画像の中で対象性を有する部位を結ぶ連結線が水平線となる条件であり、例えば、顔画像の中で対象性を有する部位を両瞳を選定する場合は、図７（Ａ）に示すように、その顔画像の両瞳Ｉ，Ｉ’を連結する直線Ｌが水平線、即ち、横軸（ｘ軸）との角度が０となるように設定する。
【００４８】
上記条件１−３の設定は、撮影オペレータが行う。  
【００４９】
次に、前記認証顔画像入力部１１は標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像に実質的に一致させて入力する。
【００５０】
認証顔画像入力部１１において、標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像に実質的に一致させて入力する好ましい例を以下に説明する。
【００５１】
図５において、１１０は認証対象となる人物の顔画像を撮影するＣＣＤカメラ等の撮像手段であり、標準パターン顔画像入力部１０と同様に多値化デジタルデータとして取り込む。
【００５２】
１１１は、撮影された顔画像の顔位置を検出する検出処理部である。顔位置の検出処理部１１１を設けるのは、顔認証の認証率を向上させるため、顔位置を検出することが重要であるからである。
【００５３】
顔位置の検出方法としては、以下のように幾つかの手段がある。
【００５４】
第１は、目検出である。目検出は以下のような条件の何れか一つ又はそれらの組み合わせに基づいて行う。
ア  目と目の周辺との色差（肌色）
イ  目の特徴（対称性、形状等）
ウ  目と他の領域（例えば、鼻、口、眉等）との関係
【００５５】
第２は、瞳検出である。目検出より更に正確性を求める場合、瞳検出を行うことは好ましい。
【００５６】
瞳検出は目検出した上に行うことは更に好ましい。具体的に以下のような条件の何れか一つ又はそれらの組み合わせを用いて瞳検出を行う。
ア  瞳の形状（円）
イ  瞳とその周辺とのコントラスト（瞳のエッジの強さ）
瞳検出するのは、人種の違いによって条件イを使いにくいところがある。従って、正常に瞳検出が可能の場合に検出精度は目検出より高いと考えられるが、使用者の瞳色によって検出できなくなる可能性がある。
【００５７】
第３に、鼻及び鼻孔検出である。鼻及び鼻孔検出の特徴として、それらの位置は不変である。それは顔表情が幾ら変化しても鼻及び鼻孔には影響を与えないことである。つまり、鼻及び鼻孔の位置は顔の中で非常に安定したパターンと考えられる。
【００５８】
鼻及び鼻孔検出では以下の条件の何れか一つ又はそれらの組み合わせに基づいて行う。
ア  鼻は顔から突き出ていて顔の他の部分より照明を受けやすく、ほとんどの画像で顔の中で最も明るい部分となっている。
イ  鼻の形状はほとんど変化しない。
ウ  鼻とその周辺とのコントラストは鮮明である。
エ  鼻孔の形状（円）
オ  鼻孔の対称性
【００５９】
一般的に、鼻位置を確定してから鼻孔の正確な位置検出を行うことが好ましい。
【００６０】
図５において、１１２は、該検出処理部１１１で検出された顔画像の顔位置座標と、標準パターン顔画像の位置座標とから変換パラメータを算出するパラメータ算出部である。
【００６１】
１１３は、該パラメータ算出部１１２で得られたパラメータにより回転、平行移動、拡大・縮小の少なくとも何れか一つの処理を行う前処理部である。
【００６２】
本発明においては、回転、平行移動、拡大・縮小の処理は、何れか一つの処理を行う場合を含み、好ましくは全ての処理を行うことである。全ての処理を行う場合、回転、平行移動、拡大・縮小の順に行うことが好ましい。
【００６３】
本発明において、画像の回転、拡大、縮小、平行移動のような画像変換を行うには、座標の変換を行う幾何学的変換がある。幾何学的変換には画像の回転、拡大、縮小、平行移動、歪みの補正などの処理がある。
【００６４】
幾何学的変換の中でも、画像の拡大・縮小、回転、座標の移動などには、アフイン変換（affine transformation）が最もよく用いられている。
【００６５】
（アフイン変換）
変換前の画像の座標系を（ｘ，ｙ）、変換後の座標系を（ｘ*，ｙ*）とすると、座標変換は
ｘ*＝ｇ（ｘ，ｙ）
ｙ*＝ｈ（ｘ，ｙ）                          （１）
で表される。特に
ｘ*＝ａｘ＋ｂｙ＋ｃ
ｙ*＝ｄｘ＋ｅｙ＋ｆ                            （２）
すなわち
【数１】
2005157596.tif 000003
と表せるときに、これをアフイン変換という。
【００６６】
拡大・縮小、平行移動、回転などの処理に対応する、ａ〜ｆの値はそれぞれ下記表１のようになる。
【００６７】
【表１】
2005157596.tif 000004
【００６８】
表中、平行移動におけるｔｘ，ｔｙはそれぞれｘ軸，ｙ軸方向への移動量を表す。
【００６９】
拡大・縮小におけるＳｘ，Ｓｙはそれぞれｘ軸，ｙ軸方向への拡大（あるいは縮小）率を表す。
【００７０】
回転におけるθは座標原点を中心とする回転角を表す。
【００７１】
反転における２ａｘ、２ａｙは点（ａｘ，ａｙ）に関して反転することを表す。
【００７２】
スキュー（ｓｋｅｗ）は、画像を平方四辺形につぶす処理であり、スキュー角θｖで鉛直方向に変形を行う。
【００７３】
アフイン変換の上記式（３）は次式（４）のように３×３行列を用いて表すこともできる。
【数２】
2005157596.tif 000005
【００７４】
上記の表記法を同次座標（homogeneous coordinate）と呼び、表の変換を組み合わせて行う場合は、単純に上記マトリックスを掛け合わせて演算すればよい。
【００７５】
次に、拡大処理を行う場合には、画素の補間を行う必要があり、その画素の補間方法としては、図６に示すような線形補間法を採用できる。
【００７６】
この方法は、図６に示すように、求められたアドレスが格子点に一致しない場合、近傍の４個の格子点からの距離の比を求め、この比率で近傍４画素の濃度値から補間するものである。
【００７７】
式で表すと、下記式で表される。
【数３】
2005157596.tif 000006
【００７８】
ここで、ｄ（ｘ，ｙ）は座標（ｘ，ｙ）における濃度値を示す。［ｘ］，［ｙ］は、それぞれｘ，ｙを越えない整数を示す。
【００７９】
この補間を近傍４点ではなく、近傍の９点や１６点を使って行う高次の補間法もある。
【００８０】
次に、本発明における回転、平行移動、拡大・縮小処理の前処理の好ましい態様を以下に説明する。
【００８１】
回転処理を行う場合、前記パラメータ算出部１１２は、前記検出処理部１１１で検出された顔画像の座標と、標準パターン顔画像の水平座標パラメータ計算アルゴリズムによって求めた標準パターン顔画像の水平座標パラメータとの角度差値Δθを計算する角度差値算出部を含み、前記前処理部１１３は、該角度差値算出部による計算結果によって標準パターン顔画像の水平座標パラメータと検出された顔画像の座標との角度差値を０°になるまで顔画像を画像の水平軸に基づいて回転させる回転処理部を含む。
【００８２】
平行移動を行う場合、前記パラメータ算出部１１２は、前記検出処理部１１１で検出された顔画像の座標と、標準パターン顔画像の垂直座標パラメータ計算アルゴリズムによって求めた標準パターン顔画像の垂直座標パラメータとの座標差値α、βを計算する座標差値算出部を含み、前記前処理部１１３は、該座標差値算出部の計算結果によって顔画像を画像の垂直対称軸に基づいて平行（垂直）に移動させる平行移動処理部を含む。
【００８３】
拡大・縮小処理を行う場合、前記パラメータ算出部１１２は、前記検出処理部１１１で検出された顔画像の座標と、標準パターン顔画像の水平座標パラメータ計算アルゴリズムによって求めた標準パターン顔画像の水平座標パラメータとの座標差値を計算する座標差値算出部を含み、前記前処理部１１３は、該座標差値算出部の計算結果によって入力した顔画像は標準パターン顔画像との倍率φを求め、該倍率によって拡大・縮小する拡大・縮小処理部を含む。
【００８４】
ここで、回転、平行移動、拡大・縮小の各処理の方法を図７〜１０に基づいて説明する。
【００８５】
回転処理の好ましい態様としては、顔位置の検出処理部１１１で、認証用に撮影された顔画像に対して図７（Ｂ）に示すように、両瞳Ｉ、Ｉ’の検出を行い、該検出処理部１１１で検出された顔画像の両瞳座標を求める（両座標を結ぶ直線Ｌ１とする）。両瞳Ｉ、Ｉ’の位置座標をそれぞれ（ｘ３、ｙ３）、（ｘ４、ｙ４）のように求める。
【００８６】
次いで、角度差値算出部において、図７（Ａ）の標準パターン顔画像の水平座標パラメータ計算アルゴリズムによって求めた標準パターン顔画像Ｆの水平座標パラメータと両瞳Ｉ、Ｉ’の位置座標の角度差値を計算する。
【００８７】
次いで、回転処理部において、該角度差値算出部による計算結果によって、標準パターン顔画像の水平座標パラメータと検出された顔画像の両瞳座標との角度差値を０°になるまで顔画像を画像の水平軸に基づいて回転させる。
【００８８】
回転処理の結果、図７（Ｃ）のようになり、図７（Ａ）に示す標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像に実質的に一致している。ここで、実質的とは、最小限、水平座標軸が一致していればよいので、多少画像の大きさが異なっても良いことを意味している。
【００８９】
次に、平行移動の好ましい態様としては、顔位置の検出処理部１１１で、撮影された顔画像に対して図８（Ｂ）に示すように、両瞳Ｉ、Ｉ’の検出を行い、両瞳Ｉ、Ｉ’の位置座標をそれぞれ（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）のように求める。
【００９０】
次いで、座標差値算出部において、図８（Ａ）の標準パターン顔画像の垂直座標パラメータ計算アルゴリズムによって求めた標準パターン顔画像Ｆの垂直座標パラメータと両瞳Ｉ、Ｉ’の位置座標の座標差値を計算する。
【００９１】
次いで、平行移動処理部において、該座標差値算出部の計算結果によって、顔画像Ｆを顔画像の垂直対称軸に基づいて平行及び又は垂直に移動させる。
【００９２】
平行移動処理の結果、図８（Ｃ）のようになり、図８（Ａ）に示す標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像に実質的に一致している。ここで、実質的とは、最小限、垂直座標軸が一致していればよいので、多少画像の大きさが異なっても良いことを意味している。
【００９３】
次に、拡大・縮小処理の好ましい態様としては、顔位置の検出処理部１１１で、撮影された顔画像に対して図９（Ｂ）に示すように、両瞳Ｉ、Ｉ’の検出を行い、両瞳Ｉ、Ｉ’の位置座標をそれぞれ（ｘ１、ｙ１）、（ｘ２、ｙ２）のように求める。
【００９４】
次いで、座標差値算出部において、図９（Ａ）の標準パターン顔画像の水平座標パラメータ計算アルゴリズムによって求めた標準パターン顔画像Ｆの水平座標パラメータと両瞳Ｉ、Ｉ’の位置座標の座標差値を計算する。
【００９５】
次いで、拡大・縮小処理部において、座標差値算出部で座標差値を求め、該座標差値算出部の計算結果によって、入力した顔画像と標準パターン顔画像との倍率を求め、倍率＜１の場合、入力した顔画像に対して拡大処理を行う。
【００９６】
図９（Ｃ）には、拡大処理した結果が示されており、図９（Ａ）に示す標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像に実質的に一致している。
【００９７】
次に、図１０（Ｂ）の顔画像を縮小処理する例について説明する。
【００９８】
拡大・縮小処理部において、倍率＞１の場合、入力した顔画像に対して縮小処理を行い、その結果が図１０（Ｃ）に示されている。
【００９９】
図１０（Ｃ）の縮小処理した結果は、図１０（Ａ）に示す標準パターン条件を満たす標準パターン顔画像に実質的に一致している。
【０１００】
図１１に基づいて、回転、平行移動、拡大・縮小の各処理を連続的に行う処理フローについて説明する。
【０１０１】
最初に、パラメータ算出部から認証用顔画像と標準パターンとの角度差値Δθを読取り（Ｓ１）、Δθが０であるか否か判断する（Ｓ２）。
【０１０２】
Δθが０でない場合、回転処理を行う（Ｓ３）。
【０１０３】
パラメータ算出部から認証用顔画像と標準パターンとのｘ−ｙ軸座標差値α、βを読取り（Ｓ４）、α＝０かどうか及びβ＝０かどうかを判断する（Ｓ５）。α＝０でなく、且つβ＝０でない場合は、平行移動処理を行う（Ｓ６）。
【０１０４】
パラメータ算出部から認証用顔画像と標準パターンとの倍率値φを読取り（Ｓ７）、φ＝１かどうかを判断する（Ｓ８）。φ＝１でない場合、拡大・縮小処理を行う（Ｓ９）。φ＜１の場合は、拡大処理、φ＞１の場合は縮小処理を行う。  
【０１０５】
次に、本発明において、入力画像データを登録する画像登録部２は、画像データを保存できる構成であれば特に限定されず、また一時的な保存でも良い。
【０１０６】
次に本発明における認証部３について説明する。
【０１０７】
認証部３においては、登録された標準顔画像データと認証用顔画像データを対比して認証するが、この認証部の態様は特に限定されないが、以下の態様が好ましい。
【０１０８】
前記認証部３の構成は、図１２に示すように、例えば画像入力部１と、ＤＣＴ変換部３００と、抽出部３０１と、２値１次元信号構成部３０２、ＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３を有している。
【０１０９】
画像入力部１（標準パターン顔画像入力部１０）で入力された標準パターン顔画像データの２値１次元信号を得るには、前記標準パターン顔画像入力部１０で入力された標準顔画像データをＤＣＴ変換部３００で２次元の離散的コサイン変換（ＤＣＴ）する。
【０１１０】
次いで、ＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３から提供される情報に基づき、抽出部３０１で前記画像データの特徴点を抽出する。
【０１１１】
次いで、２値１次元信号構成部３０２で、該抽出されたデータのＤＣＴ符号から２値１次元信号を構成する。
【０１１２】
一方、画像入力部１（認証顔画像入力部１１）で入力された認証用顔画像データの２値１次元信号を得るには、前記認証顔画像入力部１１で入力された認証顔画像データをＤＣＴ変換部３００で２次元の離散的コサイン変換（ＤＣＴ）する。
【０１１３】
次いで、ＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３から提供される情報に基づき、抽出部３０１で前記画像データの特徴点を抽出する。
【０１１４】
次いで、２値１次元信号構成部３０２で、該抽出されたデータのＤＣＴ符号から２値１次元信号を構成する。
【０１１５】
本発明では、標準顔画像データと認証用顔画像データから得られる二つの２値１次元信号を比較して認証する。比較手法は特に限定されない。
【０１１６】
上記の態様でＤＣＴ変換部（２次元ＤＣＴ部）３００では、入力画像データを２次元の離散的コサイン変換（ＤＣＴ）する。
【０１１７】
ＤＣＴ（離散的コサイン変換）は画像の圧縮に非常に有用である。これは偶関数による実数展開の性質に起因するものである。
【０１１８】
２次元ＤＣＴは、次式で定義される。但し、信号ｆｍｎはｍ=０・・・Ｍ−１,ｎ=０・・・Ｎ−１である。
【数４】
2005157596.tif 000007
【数５】
2005157596.tif 000008
【０１１９】
ここで、ｆmnは画像信号、ＦuvはＤＣＴ変換係数であり、Ｃ(k)は次式で示すような正規化定数である。
【数６】
2005157596.tif 000009
【０１２０】
Ｆuvは実数であるから、その振幅部と符号部との分離可能関数(Separable function)
【数７】
2005157596.tif 000010
として記述できる。ただし、
【数８】
2005157596.tif 000011
である。
【０１２１】
このようにして画像入力部１から取り込まれた画像は、２次元のＤＣＴ変換部３００において、上記のように２次元の離散的コサイン変換（ＤＣＴ）が行われることによって、例えば図１３に示すような画像（８×８画素）が図１４に示すようなＤＣＴ係数の振幅と位置の関係として表される。尚、説明の便宜上８×８画素の画像について説明するが、画素数は特に限定されない。
【０１２２】
ここで、ＤＣＴ係数の符号と振幅について以下のようなことを本発明者が見出している。
【０１２３】
ＤＣＴ符号処理の基本となるＤＣＴ振幅について
ＤＣＴ（係数）振幅は各成分（周波数）位置でのパワーを表すものであり、いいかえれば原信号の中に含まれているその成分の大きさ（寄与率）を表すものである。従って、原信号を再構成する際、２乗誤差的観点から、何個まで係数を取れば目的のＳ／Ｎ比が得られるか等に対しては、一般に振幅情報が必要となる。また、フーリエ変換においてはパワースペクトルの逆変換が自己相関関数になる(Wiener-Khinchine の定理)ことからフーリエ変換から作り出されたＤＣＴもその振幅に関しては似たような（もちろん数学的に厳密な意味ではない）性質を有している。一言で言えばＤＣＴ振幅は原信号のエネルギーに関した情報を担っているといえる。
【０１２４】
ＤＣＴ符号について
ＤＣＴ符号は信号に関する非常に重要な情報を担っている。同じ振幅でも符号が異なれば明らかに異なった信号となる。例えば図１５（ａ），（ｂ）に示したそれぞれの原画の２次元ＤＣＴをとり、ＤＣＴ符号を交換した画像が図１６（ａ），（ｂ）である。即ち、図１６（ａ）はドームのＤＣＴ振幅に女性のＤＣＴ符号を組み合わせたものである。また図１６（ｂ）は逆に女性のＤＣＴ振幅にドームのＤＣＴ符号を組み合わせたものである。
【０１２５】
図１６（ａ）は明らかに女性の写真であることがわかる。ドームの面影は全く見当たらない。同様に図１６（ｂ）はドームの写真が写っていることが明確に認識できる。この図にはもはや女性の面影はない。
【０１２６】
このようにＤＣＴ符号は、信号の構成に際してその信号の骨格となる情報を有しているといえる。ＤＣＴ符号は再構成信号に対して、支配的な役割を果たしている。
【０１２７】
Sign-only synthesisについて
さらにＤＣＴ符号の特徴的性質を示す符号のみの逆変換であるsign-Only synthesis （ＳＯＳともいう）について説明する。
【０１２８】
Sign-Only synthesisは前記数５、数７に示す式より、次式で定義される。
【数９】
2005157596.tif 000012
【０１２９】
ここに、θuvは数８で示される式で定義されるものである。即ち、数７で示される式全ての振幅|Ｆuv|を１とおいた数５で示される逆変換式に等しい。
【０１３０】
図１７に、sign-Only synthesisの例を示す。
【０１３１】
図１７(ａ),(ｂ),(ｃ)はそれぞれドーム、人物顔、植物の葉の原画であり、図１７(ａ'), (ｂ'),(ｃ') はそれぞれに対応したＳＯＳ画像である。これらからＳＯＳ画像は画像認識の観点から原画と１：１対応であることが明確に分かる。
【０１３２】
これに対して振幅のみの逆変換 Amplitude-only synthesis（ＡＯＳ）は、Wiener-Khinchine の定理より原画の自己相関関数と関係したものとなり画像としての意味はなさない。図１８は、人物顔図１７（ｂ）のＡＯＳを示す。真っ黒であり、画像としてはほとんど意味をなさない。
【０１３３】
ＤＣＴ符号信号について
正負のＤＣＴ符号のみから、図１７に示したような輪郭線画が得られたことから正負の符号の配置パターンが重要な意味を持っているといえる。
【０１３４】
図１９は、ＤＣＴ符号が各原画像に依存してユニークなパターンとなることを示している。
【０１３５】
画像を含む任意の信号のＤＣＴ符号は、原信号と実質的に１対１対応をなし、その逆変換（Sign-Only synthesis）はちょうど２階差分値のようなものになり、信号が画像である場合には、そのSign-Only synthesisは明確にその画像の輪郭線を表し、原画像の認識に対してはSign−Only  Synthesisは原信号と等価として扱える。すなわちこれは原画像とＤＣＴ符号（プラス又はマイナスの１ビット）は等価として扱えることを意味する。
【０１３６】
これらの符号パターンは明らかに異なっており、この正・負の符号の配置が画像を決定付けるものとなっていることが分かる。
【０１３７】
従って、ＤＣＴ符号のプラスとマイナスの配置がその信号を決定しているといえる。このプラスとマイナスの配置で原信号が識別できることになる。
【０１３８】
本発明のＤＣＴ変換部３００は、例えば、図１３に示すような画像をＤＣＴ変換して図１４に示すようなＤＣＴ変換係数が得られた場合、図２０に示すようにその正・負の符号（図中、白丸が正の符号、黒丸が負の符号を表している）を決定する。即ち正・負の符号と量を持っている図１４に示すＤＣＴ変換係数から、正・負の符号のみを抽出することによって図２０に示すような正・負の符号の分布を得ることが出来る。
【０１３９】
このように、ＤＣＴ変換部３００によると、画像のＤＣＴ符号を求めた後、その正・負の符号を決定することによって、少ない情報量で画像の特徴を表すことが出来る。
【０１４０】
さらに本発明では、抽出部３０１でＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３から提供される情報（ＤＣＴ符号抽出情報）に基づき、後述するような方法で特徴を表すのに有効な部分が抽出されるので、更に少ない情報量で画像の特徴を表すことが出来る。
【０１４１】
ＤＣＴ符号抽出情報は、多くの対象画像のＤＣＴ平均振幅もしくは一つの対象画像のＤＣＴ振幅の大きさから求められた情報である。即ち、ＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３は、多くの対象画像のフルピクチャーＤＣＴ平均振幅の大きさもしくは一つの対象画像のＤＣＴ振幅の大きさから求められた情報を提供する。
【０１４２】
多くの対象画像のＤＣＴ平均振幅もしくは一つの対象画像のＤＣＴ振幅の大きさから求められた情報とは、本発明の装置をそれぞれ作る前に以下のような方法によって事前に決定される情報である。例えば、５０〜１００人の顔画像を取り込み、その各々の顔画像をＤＣＴ変換してから重要な情報を持っているところ、即ち、振幅の大きいところを抽出して、それらの平均から符号を抽出する位置を決めて、この位置をＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３から提供される情報とする。または、識別対象となる人が比較的少ない場合は、各個人個人の顔画像をＤＣＴ変換してから重要な情報を持っているところ、即ち、振幅の大きいところを抽出して、それらの平均から符号を抽出する位置を決めて、この位置をＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３から提供される情報とする。
【０１４３】
識別対象となる人が比較的少ないマンションのセキュリティ等の場合には後者の方法により決定された情報がＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３により提供されることが好ましい。
【０１４４】
このように決定された情報は、ＤＣＴ変換した符号のどの位置の符号、即ちどの周波数を抽出し、どの位置の符号、即ちどの周波数を抽出しないかという情報を提供している。
【０１４５】
抽出部３０１では、例えば、図２０に示すような正・負の符号が決定された画像の抽出において、ＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３から図２１に示すような情報が提供される。図２１はＤＣＴ符号抽出情報提供部から提供される情報であり、白枠の位置は符号を抽出すべき位置を示し、黒枠の位置は符号を抽出しない位置を示している。このＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３から提供された情報を図２２に示すように比較することにより、ＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３から提供された情報に基づいて符号の抽出を行う。
【０１４６】
抽出は例えば、図２２の左上の枠位置から左に向かって各行を順にスキャンすることによって得られた信号を２値１次元信号の列として構成すればよい。尚、スキャンの順序は左枠位置から各行をスキャンする態様に限らず、右枠位置から各行をスキャンしてもよいし、各列毎にスキャンを行ってもよいし、本発明の装置のそれぞれによって予め決められた順序によってスキャンすればよく、特に限定されない。
【０１４７】
尚、ＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３から提供される情報の形態は、図２１に示すような形態に限らず、抽出すべき周波数位置を示した数列でもよく、抽出すべき周波数位置を示す情報であればその形態は限定されない。
【０１４８】
このように抽出された符号に基づいて、２値１次元信号構成部３０２において２値１次元情報が作成される。
【０１４９】
図２１において、ＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３から提供される情報に基づき前記画像データの特徴点を抽出する抽出部３０１で、その信号を特徴付ける部分のみの符号を取り出して、あらかじめ決められた順番（たとえばスキャン）により１次元信号として２値１次元信号構成部３０２で再構成すると、画像をごく簡単な短い２値の一次元信号として構成できる。
【０１５０】
２値１次元情報は、２値１次元信号構成部３０２において、抽出された正・負の符号を例えば、正を１とし、負を０とした「０」、「１」の２値の１次元信号とすることによって得ることができる。
【０１５１】
このように、２値の１次元信号とすることによって、電子化された場合に取り扱いが簡単になる。
【０１５２】
また、２値１次元信号構成部で得られた情報をさらに、バーコード化するバーコード化手段を有することが好ましい。
【０１５３】
バーコード化すると、画像の違いやパターンマッチング等が高速に行えるなど大きなメリットが生まれてくる。
【０１５４】
また、上記の実施態様に代えて、ＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３により提供された情報として低周波部の符号を抽出するという情報を採用する態様でもよい。
【０１５５】
顔を識別するための情報は比較的低い周波部に現れるため、比較的低周波部の情報を抽出することで画像の特徴を識別出来ることが多い。
【０１５６】
本発明において、例えば５００画素をとると、2500個の異なる顔を表すことができる。実際には６００〜１０００画素程度をとるから、２600〜２1000個の異なる顔を表現することができることとなり、実際上、無制限の顔数が取り扱える。
【０１５７】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、上記形態に限定されない。即ち、上記形態では、ＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３から提供されるＤＣＴ符号抽出情報を利用して抽出部３０１において画像特徴の抽出を行っているが、抽出部３０１及びＤＣＴ符号抽出情報提供部３０３がなくても、ＤＣＴ変換部３００で変換したＤＣＴ係数の符号のみを抽出して、該ＤＣＴ係数の符号（ＤＣＴ符号）に基づいて２値１次元信号構成部３０２において２値１次元信号を構成することにより本発明の目的を達成できる。
【０１５８】
次に、本発明の顔認証装置をＰＣ（パソコン）ログインシステムに適用できる例について説明する。
【０１５９】
即ち、顔認証装置のアプリケーションの一つとして、通常マイクロソフト社のＯＳであるWindows（登録商標）へのログイン時に行うユーザＩＤ、パスワードをキー入力せず、撮影された顔画像に基づく顔認証でログインをすることが可能になる。従って、Windows（登録商標）が立ち上がった後、トリガーとなる１キー(テンポラリー)は必要なるが、Ctl+Alt+Delの様なアクションは必要としない。その1キーがカメラのキャプチャリングを動作させ、全てWindows（登録商標）に一切ログインせずに行うWindows（登録商標）への作業である。  
【０１６０】
図２３には、ＰＣログインシステムの構成が示されており、各構成要素は以下のような機能を持っている。
【０１６１】
クライアントにはAgentソフトウェア（FVAL-C）を導入する。サーバーにはDiscoveryソフトウェア（FVAL-S）を導入する。認証データベース、認証プログラムはドメインサーバーと同期を取る。
【０１６２】
顔認証システムを使用してWindows（登録商標）へのログインを実行させる為に、双方のログイン機能を許可する為に、顔を顔情報登録機(以下：FVAL-E)にて被写体を捕らえ、認証システムにて登録テンプレートを作成する。
【０１６３】
登録テンプレートは認証データベース内に格納され、撮影時のイメージデータ(BMPファイル１６Ｋバイト相当)も同時に格納する。
【０１６４】
サーバーはドメインユーザ管理を行い、ネットワークログインの為のユーザ管理がされている条件で、クライアントに設置もしくは格納されたＣＣＤもしくはＣＭＯＳカメラにて被写体の顔を撮影し、捕らえたイメージデータ(BMPファイル)を認証プログラムへデータを送り、あらかじめ登録されているテンプレートと照合する。
【０１６５】
照合結果、同一人と認証できたら、ドメインユーザ管理からユーザＩＤ、パスワードを受け、クライアントへ情報を返し、クライアントは受け取った情報を基にネットワークへログインをする。
【０１６６】
クライアント単体での自動ログインの場合は、ドメインユーザ管理へはアクセスせず、認証データベースで許可された応答をクライアントに返し、クライアント内に登録されているユーザＩＤ、パスワードを使用してパソコンへログインする。
【０１６７】
図２３に基づき、システムのプロセスを説明する。尚、以下の説明では、図２３における丸付き数字を括弧付き数字で示すことにする。
【０１６８】
（１）ＣＣＤもしくはＣＭＯＳカメラにて被写体を撮影する。撮影したデータ(BMP)をAgent（FVAL-C）に渡す。
【０１６９】
（２）Agent(FVAL-C)プログラムを起動し、サーバーへデータを送る。
【０１７０】
（３）Agent(FVAL-C)から送られてきたデータをDiscovery(FVAL-S)が受け取り、認証プログラムへ渡す。
【０１７１】
（４）認証プログラムは送られてきたデータが認証データベースに登録されているテンプレートと合致するかを判断、判定する。
【０１７２】
（５）ＮＧならば、認証プログラムへエラーを返し、（８）でDiscovery(FVAL-S)が受け取り、（９）でAgent(FVAL-C)にエラー通知する。
【０１７３】
（６）Agent(FVAL-C)から送られてきたBMPデータが認証データベース内に登録されているテンプレートと合致し、ＯＫであれば、ドメインユーザ管理へ許可を求める。
【０１７４】
（７）ドメインユーザ管理が許可したユーザＩＤ、パスワードを認証プログラムへ渡す。
【０１７５】
（８）認証プログラムはユーザＩＤ、パスワードをDiscovery(FVAL-S)へ渡す。
【０１７６】
（９）Discovery(FVAL-S)は、Agent(FVAL-C)へユーザＩＤ、パスワードを返す。
【０１７７】
（１０）Agent(FVAL-C)は、ユーザＩＤ、パスワードを使用してログインする。
【０１７８】
上記のシステムによると、使用するパソコン(ＰＣクライアント単体)へのログインしたり、あるいはネットワークを構築した環境下にあるパソコン(ＰＣクライアント)にログインすると同時にＤＢやアクセスサーバー(ＮＴ／２０００)へログインすることが可能になる。
【産業上の利用可能性】
【０１７９】
本発明の認証装置は、顔写真と共に２値１次元信号を付与し、又は２値１次元信号を独立して表示して、パスポート、クレジットカード、免許証、身分証明書、ＰＣログイン等に適用でき、総合的なセキュリティシステムに大きく貢献できる。
【０１８０】
更に警察庁、空港などでの人物顔認証に貢献でき、多くの人物顔の中に対象としている顔が存在するか否かを短時間に決定することは警察庁などの特殊な職場では非常に重要である。
【図面の簡単な説明】
【０１８１】
【図１】本発明の認証装置の一例を示すブロック図
【図２】標準パターン顔画像入力部の一例を示すブロック図
【図３】画素数と階調値ととの関係図
【図４】平滑化閾値を用いた平滑化処理を示す図
【図５】認証画像入力部を示すブロック図
【図６】画素の補間法を示す図
【図７】回転処理の例を示す図
【図８】平行移動処理の例を示す図
【図９】拡大処理の例を示す図
【図１０】縮小処理の例を示す図
【図１１】回転・平行移動・拡大・縮小の各処理を連続的に行う例を示すフロー図
【図１２】認証部の構成例を示すブロック図
【図１３】８×８画素の画像を示す図。
【図１４】図１３のＤＣＴ変換した後の係数の振幅と位置の関係を表す立体図。
【図１５】原画を示す図
【図１６】図５（ａ），（ｂ）に示した原画の２次元ＤＣＴをとり、ＤＣＴ符号を交換した画像で、図６（ａ）はドームのＤＣＴ振幅に女性のＤＣＴ符号を組み合わせたもの、図６（ｂ）は逆に女性のＤＣＴ振幅にドームのＤＣＴ符号を組み合わせたもの
【図１７】図７（ａ），（ｂ），（ｃ）はそれぞれドーム、人物顔、植物の葉の原画を示し、図７（ａ’），（ｂ’），（ｃ’）はそれぞれに対応したＳＯＳ画像を示す図
【図１８】人物顔図７（ｂ）のＡＯＳを示す図
【図１９】ＤＣＴ符号が各原画像に依存してユニークなパターンとなることを示す図。
【図２０】図４の真上から射影した図で、黒丸のところは“−”符号、白丸のところは“＋”符号を示す
【図２１】多人数の顔画像のＤＣＴ変換振幅平均値から作った符号を取り出すためのマップ
【図２２】図１１のマップを図１０の上に覆い、符号を取り出すべき位置をバックを白枠にして示す図
【図２３】ＰＣログインのシステム例を示す図
【符号の説明】
【０１８２】
１：画像入力部
２：画像登録部
３：認証部
１０：標準パターン顔画像入力部
１１：認証顔画像入力部
１００、１１０：撮像手段
１０１：標準パターン顔画像取り込み処理部
１０２：画像処理部
１０３：画素数設定部
１０４：スキャナ読み込み部
１１１：検出処理部
１１２：パラメータ算出部
１１３：前処理部
【図１】
2005157596.tif 000013
【図２】
2005157596.tif 000014
【図３】
2005157596.tif 000015
【図４】
2005157596.tif 000016
【図５】
2005157596.tif 000017
【図６】
2005157596.tif 000018
【図７】
2005157596.tif 000019
【図８】
2005157596.tif 000020
【図９】
2005157596.tif 000021
【図１０】
2005157596.tif 000022
【図１１】
2005157596.tif 000023
【図１２】
2005157596.tif 000024
【図１３】
2005157596.tif 000025
【図１４】
2005157596.tif 000026
【図１５】
2005157596.tif 000027
【図１６】
2005157596.tif 000028
【図１７】
2005157596.tif 000029
【図１８】
2005157596.tif 000030
【図１９】
2005157596.tif 000031
【図２０】
2005157596.tif 000032
【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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